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Como industria que gestiona la fuente principal de energía que impulsa casi todas las facetas de nuestras vidas, incluidos nuestros hogares, el transporte y las industrias para las que trabajamos, la industria del petróleo y el gas ha sido importante en nuestra vida cotidiana. Además, este sector crea oportunidades de empleo en diversos puestos que impulsan un crecimiento económico para muchos países. A esto se suma la cantidad de dinero que los gobiernos invierten sistemáticamente en este sector para mantenerlo en funcionamiento: Estados Unidos por si solo presupuesta "más de 580 millones de dólares para remediar miles de pozos de petróleo y gas abandonados y recuperar minas abandonadas", según el Presupuesto del Gobierno de Estados Unidos para 2022.
Si bien la fluctuación de los precios del petróleo representa un desafío importante, otros problemas y complejidades operativas son el resultado de una infraestructura obsoleta, preocupaciones ambientales, riesgos para la salud y la seguridad, y una mala gestión de datos y toma de decisiones. Las consecuencias de que estos desafíos no se cumplan adecuadamente son problemas de sostenibilidad relacionados con las regulaciones ambientales, problemas de mantenimiento, posibles lesiones o muertes y, por supuesto, el deterioro de la eficiencia.
Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) y su subconjunto: el Aprendizaje Automático (ML), pueden ser las herramientas modernas necesarias no solo para abordar los desafíos sino también para reducir costos, mejorar la seguridad, mejorar la eficiencia operativa, optimizar la producción y mitigar el impacto ambiental.
Entonces, ¿cómo puede la Inteligencia Artificial lograr avances tan fundamentales?
Análisis Predictivo: Este es el resultado del trabajo conjunto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar diversas fuentes de datos, como datos de sensores de equipos, para identificar anomalías y patrones que indicarían posibles fallas dentro de la maquinaria. Al aprovechar este atributo para detectar problemas tempranamente, el mantenimiento se puede planificar y llevar a cabo de una manera más proactiva, mejorando así la eficiencia operativa y reduciendo el tiempo de inactividad.
Optimización de la Producción: Este es el resultado de que la IA y el ML analizan datos históricos y en tiempo real por igual para establecer oportunidades de mejora. Algunos de los ajustes que las empresas de este sector podrían realizar mediante el uso de esta capacidad impulsada por la IA son tasas de producción óptimas, mejoras en el espaciamiento de los pozos y, como se mencionó anteriormente, predecir fallas en los equipos.
Seguridad y Gestión de Riesgos: Como se vio en 2010 con la explosión de la plataforma de perforación en Deepwater Horizon, prevenir este tipo de sucesos es increíblemente importante. Ya sea para mitigar las muertes o permitir respuestas oportunas en relación con fugas, mal funcionamiento de los equipos y condiciones operativas anormales, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son útiles para hacer realidad estos avances.
Eficiencia Energética y Reducción de Emisiones: Una faceta imprescindible para reducir la huella de carbono de una empresa y cumplir con la normativa medioambiental. La IA y los algoritmos de aprendizaje automático posteriores que la acompañan se pueden utilizar para optimizar el consumo de energía y ayudar a la industria a alcanzar sus objetivos energéticos. Este logro es posible mediante el análisis de datos operativos, el monitoreo en tiempo real y la gestión de emisiones.
Soporte a la Decisión y Planificación: Un pilar clave de cualquier negocio. Al comprender esto, se pueden desarrollar modelos de IA y ML para analizar grandes conjuntos de datos y brindar información valiosa. Por lo tanto, se pueden aprovechar aspectos fundamentales dentro de la industria del petróleo y el gas, como las decisiones de inversión, el análisis de riesgos y la planificación de la producción, para permitir a las empresas tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
Es posible abordar estos desafíos y las consecuencias que conlleva la implementación de IA y ML gracias a una variedad de tecnologías y a un equipo capacitado de desarrolladores. Estas tecnologías incluyen computación en la nube, diversos lenguajes de programación como Python y Julia, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y deep learning. Los ingenieros de software los utilizan junto con sistemas de almacenamiento de datos a gran escala para desarrollar una solución de IA personalizada que pueda enfrentar estos desafíos de frente.
Los resultados del uso de tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático en petróleo y gas pueden incluir la optimización de las operaciones y la reducción de costos, al mismo tiempo que se abordan cuestiones críticas como la mejora de la seguridad y la gestión de riesgos y la reducción del impacto ambiental negativo.
La adopción de IA y AA está aumentando en la industria del petróleo y el gas. Por ejemplo, ExxonMobil, está aprovechando las técnicas de IA y machine learning para mejorar las operaciones de perforación y la gestión de yacimientos. Shell, también ha fortalecido sus operaciones para lograr un mantenimiento predictivo y una mejor gestión de activos. Afortunadamente, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático no son solo para las grandes corporaciones. También diversos tipos de PYMES dentro del sector del petróleo y el gas pueden aplicar estas tecnologías con un equipo de desarrolladores dedicados.
Ya sea para PYMES que brindan servicios como registro y pruebas de pozos, perforación y mantenimiento de equipos o para empresas enfocadas en cumplimiento, inspecciones de tuberías y monitoreo ambiental, existe una solución personalizada de vanguardia.
A medida que continúan los avances en las fuentes de energía renovables y las batallas legislativas para incorporarlas, cambiamos nuestro enfoque del pasado hacia los problemas actuales y del futuro. Por el momento, la industria del petróleo y el gas seguirá siendo la fuente fundamental y principal del combustible que utilizamos para llegar a donde vamos y hacer lo que queremos hacer. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las empresas de este campo han sufrido muchos problemas a lo largo de los años y requieren una ayuda inteligente.
Dado que el dinero y los recursos se canalizan continuamente hacia este sector para mantener nuestra vida moderna, la IA y el machine learning se presentan como soluciones tecnológicas para superar una gran cantidad de obstáculos que enfrenta este sector en todo el mundo.
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